27 de abril de 2017
FactoMineR::MCA() en R.| Rock/Salsa | No | Sí |
|---|---|---|
| No | 621 | 172 |
| Sí | 209 | 80 |
## Number of cases in table: 1082 ## Number of factors: 2 ## Test for independence of all factors: ## Chisq = 4.256, df = 1, p-value = 0.0391
| Rock | Salsa | Pop | Freq |
|---|---|---|---|
| No | No | No | 490 |
| Sí | 131 | ||
| Sí | No | 84 | |
| Sí | 88 | ||
| Sí | No | No | 128 |
| Sí | 81 | ||
| Sí | No | 44 | |
| Sí | 36 |
Intentémoslo apoyados en un gráfico de mosaico, cortesía de Michael Friendly.
vcd::mosaic(tabla, shade=T, main="Título")
La alquimia del ACM
| Rock | Metal | Pop | Electronica | Tradicional | Cumbia | Salsa | Regaetton | Trova | Culta | Romantica | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | No | No | No | No | No | No | No | No | No | No | No |
| 2 | No | No | No | No | No | No | No | No | No | No | No |
| 3 | No | No | No | No | No | No | No | No | No | No | No |
| 4 | No | No | No | No | No | No | No | No | No | No | No |
| 5 | No | No | No | No | No | No | No | No | No | No | No |
| 1078 | Sí | No | No | Sí | Sí | No | Sí | No | No | Sí | No |
| 1079 | No | No | No | Sí | Sí | Sí | Sí | No | No | No | Sí |
| 1080 | Sí | No | No | No | No | Sí | Sí | No | Sí | No | Sí |
| 1081 | Sí | No | No | Sí | Sí | No | No | No | Sí | Sí | No |
| 1082 | No | No | No | No | No | Sí | Sí | No | Sí | Sí | Sí |
| Rock | Metal | Pop | Electronica | Tradicional | Cumbia | Salsa | Regaetton | Trova | Culta | Romantica | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | No | No | Sí | No | No | Sí | Sí | Sí | No | No | No |
| 2 | No | No | Sí | No | No | Sí | Sí | Sí | No | No | No |
| 3 | No | No | Sí | No | No | Sí | Sí | Sí | No | No | No |
| 4 | No | No | No | No | No | Sí | Sí | Sí | No | No | Sí |
| 5 | No | No | No | No | No | Sí | Sí | Sí | No | No | No |
| 1078 | Sí | Sí | No | Sí | Sí | No | No | No | No | No | No |
| 1079 | Sí | Sí | No | Sí | Sí | No | No | No | No | No | No |
| 1080 | Sí | Sí | No | No | No | No | No | No | No | Sí | No |
| 1081 | Sí | No | No | Sí | Sí | No | No | No | Sí | Sí | No |
| 1082 | Sí | Sí | No | Sí | Sí | No | No | No | No | Sí | No |
A diferencias de los lm el ACM no tiene supuestos distribucionales, pero tiene algunas condiciones que debemos atender.
factorPreferentemente con una distribución balanceada: ninguna categoría tiene una n muy pequeña.
CA::mjca, MASS::mca, homals::homals(), FactoMineR::MCA()FactoMineR::MCA() porque en conjunción con factoextra:: da las mejores salidas gráficas estandar.CA::mjca implementa el Joint Multiple Correspondence Analysis.
factoextra:: tiene funciones para graficar las cantidades de interés: nubes, varianzas explicada, contribución de las categorías.
MCA()MCA(data.frame, ncp=5, quali.sup=c(12, 13, 14)), graph=FALSE
data.frame es la estructura de datos que contiene las variables.
ncp= es el número de dimensiones que conservamos. Por defecto 5.quali.sup es un vector numérico con los números de índice de las columnas suplementarias, de las que hablare luego.graph=FALSE para evitar que imprima el –inútil– gráfico por defecto.MCA() produce una lista de la clase MCA con toda la información del análisis.
| Cantidad de interés | Uso |
|---|---|
| $eigen | Varianza explicada por cada dimensión |
| $var$contrib | Contribución de cada categoría a cada dimensión |
| $ind$contrib | Contribución de cada individuos a cada dimensión |
| $var$coord | Coordenadas de las categorías |
| $ind$coord | Coordenadas de los individuos |
## Nube de las categorías.
lm, como variables independientes.